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初识slam 即时定位与地图构建

参考文章1:SLAM (同步定位与建图)参考文章2:从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么?

Loki介绍(Grafana Labs轻量级日志聚合系统,不索引日志内容,只索引元数据labels)LogQL查询语言、日志监控、日志系统、ELK、Promtail、Query Frontend

Loki 是由 Grafana Labs 推出的一个轻量级日志聚合系统,其设计灵感来源于 Prometheus。不对日志全文建立索引只对标签(labels)建立索引这使得 Loki 在存储成本和查询效率之间取得了很好的平衡。Loki 的核心优势可以总结为一句话:👉用最小的成本,解决大规模日志问题它通过“只索引标签”的设计,在性能与成本之间取得了极佳平衡,非常适合云原生和微服务环境。

#grafana#elk
黑马大模型RAG与Agent智能体实战教程LangChain聊天提示词模板——17、RAG开发——ChatPromptTemplate、from_messages、MessagePlaceholder

"""LangChain 聊天提示词模板(ChatPromptTemplate)示例本示例演示如何使用 ChatPromptTemplate 和 MessagesPlaceholder 来动态注入历史会话信息。核心概念:- 历史会话信息并不是静态的(固定的),而是随着对话的进行不停地积攒,即动态的- 所以,历史会话信息需要支持动态注入- MessagesPlaceholder 作为占位符,提供 h

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黑马大模型RAG与Agent智能体实战教程LangChain提示词——22、RAG开发——JsonOutputParser和多模型执行链(提示词模板需要传入dict类型、AIMessage转换为字典)

示例一:非标准的链式构建方式说明为什么直接连接模型不是标准做法示例二:类型转换需求分析说明模型的输出是 AIMessage,而提示词模板需要 dict 类型示例三:JsonOutputParser 基本用法演示如何将 AIMessage 转换为字典对比 StrOutputParser 和 JsonOutputParser 的区别示例四:使用 JsonOutputParser 构建多模型链(完整示例

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黑马大模型RAG与Agent智能体实战教程LangChain提示词——27、RAG开发—TextLoader和文档分割器、递归字符文本分割器RecursiveCharacterTextSplitter

查看当前文件以了解代码风格和结构。检查是否有数据目录,然后创建代码文件。创建代码文件,介绍 TextLoader 和文档分割器:检查代码是否有错误:运行代码验证是否正常工作:已创建代码文件,介绍 TextLoader 和文档分割器。

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黑马大模型RAG与Agent智能体实战教程LangChain提示词——13、RAG开发——LangChain调用嵌入模型(embed_query单次生成向量、embed_documents批量生成向量

"""LangChain 嵌入模型(Embeddings)调用示例本示例演示如何在 LangChain 中使用阿里云 DashScope 的嵌入模型:- 使用 `DashScopeEmbeddings` 创建嵌入模型实例- 调用 `embed_query()` 对单条文本生成向量- 调用 `embed_documents()` 对多条文本批量生成向量核心概念:- Embedding(向量化):将一

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gitee push报错Push will publish a hidden email, make email public or abandon related commits gitee设置邮箱

提交的时候,使用了gitee不公开的邮箱,需要撤销提交,用另一个邮箱提交。

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LangChain介绍(开源大语言模型LLM应用构建框架,提供完整工具和组件,使开发者能够创建复杂、交互式且上下文感知的LLM应用)LangServe

LangChain作为构建LLM应用的框架,正在迅速发展并定义行业标准。掌握LangChain不仅能够快速构建功能强大的AI应用,还能够深入理解大语言模型在实际应用中的潜力与局限。随着技术不断进步,LangChain将继续扮演连接模型能力与实际应用需求的桥梁角色。

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#语言模型#人工智能
Linux内核介绍

Linux内核,作为一个自由和开源的Unix类操作系统内核,对全球计算机科技产生了深远影响。从个人电脑、服务器到超级计算机,甚至是嵌入式设备,Linux内核的广泛应用及其强大功能都体现了其在信息时代的重要地位。

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#linux#运维#服务器
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